Este projeto tem como objetivo analisar as operações do Airbnb nos quatro principais países da América Latina (Brasil, México, Argentina e Colômbia) e identificar tendências que possam influenciar a quantidade de diárias reservadas.
📄 Veja a minha apresentação aqui
Os dados foram obtidos diretamente da plataforma Airbnb e contêm informações detalhadas sobre hospedagens e demanda. Aqui está um breve dicionário das variáveis presentes:
- Nome do local: Descrição breve da acomodação.
- Localização: Endereço ou área exata da propriedade.
- País: País de localização.
- Tipo de acomodação: Classificação da propriedade (e.g., Quarto Inteiro, Casa Inteira).
- Classificação: Avaliação média da propriedade.
- Comodidades: Serviços oferecidos.
- Políticas de cancelamento: Termos para cancelar uma reserva.
- Preço: Custo por noite.
- Número de reservas no ano: Quantas vezes a propriedade foi reservada.
- Número de Fotos: Quantidade de imagens da propriedade.
- A Colômbia tem o menor preço médio entre os países, mas o desvio padrão mais baixo.
- O Brasil apresenta a maior amplitude de preço.
- Distribuição de preços no Brasil segue uma distribuição normal.
Mais detalhes podem ser encontrados no Jupyter Notebook associado.
Realizamos uma projeção do número de reservas para 2023 baseando-nos nos dados de 2021 e 2022, aplicando um modelo de regressão linear. Os resultados mostraram uma tendência de aumento nas reservas para todos os quatro países.
A análise proporcionou insights valiosos sobre o comportamento do mercado em cada um dos quatro países. Os modelos de regressão mostraram-se promissores para prever as tendências futuras. Mais detalhes e gráficos podem ser encontrados nos arquivos do projeto.
- Clone o repositório:
git clone https://github.com/danielesantiago/AirbnbLatAmAnalysis.git
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Instale as dependências necessárias (recomenda-se utilizar um ambiente virtual):
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Execute os Jupyter Notebooks para visualizar as análises e resultados.
📌 Desenvolvido no contexto da divisão América Latina do Airbnb.